• 한국초등수학교육학회지
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• 제13권2호
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• pp.247-268
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• 2009

본 연구는 주어진 문장제의 이해에 초점을 두고 그 문제를 구성하고 있는 수학적 구성요소에 대한 이해 및 그 요소들 사이의 구조를 바탕으로 수학학습 성취도가 높은 학습자 군이 보이는 문장제 이해의 특징을 살펴보고, 일반 학생들의 문장제 이해를 돕는 지도 방안을 구안하는데 연구 목적이 있다. 이 연구 목적을 위하여 수학교과서 및 수학익힘책 총 24권에 제시되어 있는 문장제를 수학적 구성요소에 의거 수학적 구조를 유형화하고, 3학년 1개 학급의 수학학습 성취도가 높은 학생을 대상으로 그들이 보여주는 문장제의 수학적 구조 파악의 특징을 살펴보았으며, 이를 문장제의 수학적 구조 파악을 강조하는 일반적인 지도 방안 구안에 적용하였다. 연구 결과는 첫째, 문장제는 문장제를 구성하고 있는 수학적 구성요소가 이루고 있는 구조를 총 9가지 유형으로 분류할 수 있다. 둘째, 수학학습 성취도가 높은 학습자는 문장제를 이해할 때, 4가지의 특징을 보였다. 셋째, 문장제의 수학적 구조 파악을 강조하는 지도 방안을 4가지 도출해 내어 수정 보완하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제44권4호
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• pp.525-534
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• 2005

The purpose of this study is to analyze difficulties in the density word problem solving process of seventh graders and to search for the way to increase their problem solving ability in the density word problem. The results of this study could help teachers diagnose students' difficulties involved in density word problem and remedy the understanding of the concept of density, algebraic expressions, and algebraic symbols.

• 정보교육학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.185-196
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• 2001

초등학생들은 수식보다 문장으로 나타낸 문제를 더 어려워한다. 이것은 수학적인 계산 기능보다도 문제표상에 요인이 있는 것으로 생각할 수 있다. 수학 문장제 표상능력을 높이기 위해서는 문제의 요구를 정확히 이해하는 것이 요구된다. 이를 위해서는 멀티미디어 자료와 의사소통을 필요로 하는데, 웹은 멀티미디어 구현과 상호작용적 의사소통을 촉진할 수 있기 때문에 수학 문장제 표상학습을 위한 최적의 환경을 제공한다. 따라서 본 논문에서는 수학 문장제 표상능력 향상을 위한 웹 기반 시스템을 설계하여 초등학교 6학년을 대상으로 실험적으로 적용하였다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제6권2호
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• pp.135-151
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• 2004

수학교과서의 대부분을 차지하고 있는 문장제가 실생활 상황을 반영하여 제시되기보다는 문제에서 주어진 숫자와 연산의 기계적인 조합을 통해 문제를 해결하게 하는 경향으로 나타나는 문제점은 계속해서 지적되어 왔다. 이는 수학교육이 지향하고 추구하고 있는 실제적 상황에서의 문제 해결력 함양을 위해서 간과할 수 없는 지적이라고 보여진다. 이에 본 연구에서는 초등학생을 대상으로 이전에 보아왔던 정형화되어 있는 문제들보다는 현실적인 상황을 고려한 문장제에 대해 그들이 얼마나 현실적인 측면을 고려하여 반응하는지 파악하고자 하였다. 이를 위한 문항들은 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈을 포함한 연산과 올림의 개념을 내포하는 문제들로 이루어졌다. 그 결과, 대부분의 초등학생들이 현실적인 문장제에 대해 현실성을 고려하여 문제를 해결하지 못하는 것으로 나타났다.

• 한국수학교육학회지시리즈D:수학교육연구
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• 제6권2호
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• pp.171-182
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• 2002

Students approach mathematical problem solving in fundamentally different ways, particularly problems requiring conceptual understanding and complicated strategies such as mathematical word problems. The main objective of this study is to compare students' performance with different cognitive styles (Field-dependent vs. Field-independent) on mathematics problem solving, particularly, in word problems. A sample of 180 school girls (13-years-old) were tested on the Witkin's cognitive style (Group Embedded Figures Test) and two mathematics exams. Results obtained support the hypothesis that students with field-independent cognitive style achieved much better results than Field-dependent ones in word problems. The implications of these results on teaching and setting problems emphasizes that word problems and cognitive predictor variables (Field-dependent/Field- independent) could be challenging and rather distinctive factors on the part of school learners.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제17권3호
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• pp.191-197
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• 2019

Morphological analysis is used for searching sentences and understanding context. As most morpheme analysis methods are based on predefined dictionaries, the problem of a target word not being registered in the given morpheme dictionary, the so-called unregistered word problem, can be a major cause of reduced performance. The current practical solution of such unregistered word problem is to add them by hand-write into the given dictionary. This method is a limitation that restricts the scalability and expandability of dictionaries. In order to overcome this limitation, we propose a novel method to automatically expand a dictionary by means of use-case analysis, which checks the validity of the unregistered word by exploring the use-cases through web crawling. The results show that the proposed method is a feasible one in terms of the accuracy of the validation process, the expandability of the dictionary and, after registration, the fast extraction time of morphemes.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.171-176
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• 2022

최근 딥러닝 기술의 발전과 함께 추천 시스템의 영역도 다양해졌다. 본 논문은 학습률 향상을 위한 알고리즘을 연구하였으며 Word2Vec 모델의 성능 특징과 비교를 통해 단어에 따른 유의어 결과를 연구하였다. 문제 추천 알고리즘은 Word2Vec 모델의 특징인 텍스트 간 의미 반영 및 유사성 테스트를 통해 표현된 값으로 구현됐다. Word2Vec 의 학습 결과를 통해 텍스트 유사도 값을 이용해 문제 추천을 진행하였으며 유사도가 높은 문제를 추천할 수 있다. 실험 과정에서 정량적인 데이터양으로는 정확성이 낮아지는 결과를 보았으며 데이터 셋의 데이터양이 방대할수록 정확성을 높일 수 있음을 확인하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈D:수학교육연구
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• 제9권4호
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• pp.317-328
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• 2005

The aim of this study is to investigate future teachers' skills that can make problem solving methods concrete for 7-11 year old students. For the students in the concrete operations level, solutions of word problems should also be taught by concreting. But most of teacher candidates can not solve the problems without algebra because they got used to solve the word problems with algebra during their high school and university education. In this study, whether the teacher candidates have the skills of solving the primary school level problems without using algebra or not are being observed. At the end of this observation it is determinated that primary level teacher candidates generally prefer using algebra operations because of their former habits. The results show that in the education of the primary level teacher candidates, there is the need of developing the solving skills using figures and diagrams without algebra rather than algebraic solutions in word problems.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제13권1호
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• pp.155-173
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• 2011

본 연구는 문장제를 표상하는 능력의 신장을 목적으로, 문장제를 시각적 스키마의 형태로 유형화하여 학생들에게 제시하는 스키마 기반 프로그램을 구성하고 그 효과성을 검증하고자 하였다. 초등학교 2학년 60명 학생들을 실험조건과 비교조건에 무선배치하고 초등학교 2학년 수학-가 두 개 단원의 내용을 정하여 실험조건에는 시각적 스키마 기반 프로그램(Visual Schema Based Program)을 제시하고 비교조건에는 현교육현장에서 활용되는 교사용 지도서에 근거하여 다이어그램이나 그래프와 같은 문제해결 전략을 제시하는 수업을 실시하였다. 프로그램 효과를 검증하기 위해 사전 검사를 공변인으로 하는 일원 공변량분석(Oneway ANCOVA)을 실시한 결과 스키마 조건의 학생들이 유의미하게 높은 문제해결력을 보여주었으며 이와 같은 결과는 사전 및 사후검사에서 사용된 문장제의 난이도를 고려했을 때 더욱 두드러지는 차이를 보여주었다. 더 나아가서 실험조건에 있는 학생들이 스키마를 사용하는 빈도와 문제에서 요구되는 스키마를 얼마나 정확하게 활용했는지에 따라 문제해결능력에 관계가 있는 지 분석한 결과 도구의 사용빈도와는 .50, 그리고 도구 사용의 정확성과 는 .58의 높은 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 문제의 표상과 문장제 해결이 서로 높은 관계가 있으며 스키마 기반 프로그램이 문제의 표상능력을 높이며 문제해결력 향상에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 보여준다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.1255-1258
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• 1998

Hidden Markov Model (HMM) is the most widely used method in speech recognition. In general, HMM parameters are trained to have maximum likelihood (ML) for training data. This method doesn't take account of discrimination to other words. To complement this problem, this paper proposes a word verification method by re-recognition of the recognized word and its similar word using the discriminative function between two words. The similar word is selected by calculating the probability of other words to each HMM. The recognizer haveing discrimination to each word is realized using the weighting to each state and the weighting is calculated by genetic algorithm.